全球終端市場，面臨到智慧型手機市場成長趨緩、個人電腦甚至連續多年下滑，進而影響IC需求，然IC設計產業在大尺寸高解析度面板、人工智慧、5G等新興應用帶動之高效能運算的趨勢朝高質化發展，讓全球IC設計產業能持續成長。在台灣IC設計產業方面，雖然通訊處理器需求受中國大陸客戶採用晶片之策略改變而降低，但在多樣應用擴展下，顯示驅動晶片需求及高效運算需求延續。
摩爾定律（Moore's law）說明積體電路上可容納的電晶體數目約每隔兩年便會增加一倍，長年來為半導體發展重要參考依據，然而在製程持續發展下即將面臨微縮極限，也因此發展出摩爾定律外的其他方式（More Than Moore）如異質整合以提升電晶體密度及晶片效能，而矽光子、奈米碳管、量子電腦等脫離現今半導體製程的Beyond Moore技術也開始日益受到矚目。
人工智慧技術逐步落實至各行各業以及我們日常生活中，深度學習運算帶動半導體AI晶片的需求，傳統CPU、GPU、FGPA等通用運算架構，已無法滿足AI運算需求，因而使AI晶片加速發展，在設計、製造及商業模式上進行改變，以符合於不同場域及情境應用中。
隨著半導體應用需求逐漸走向多元且客製化的趨勢發展，具備縮小體積、降低成本及提高彈性等優勢的異質整合封裝方式成為因應未來應用需求的重要方法，面對異質整合效益的發酵，半導體產業鏈關係將有所改變。
耗損、高耐壓，有助於縮減冷卻裝置與被動元件的體積與價格。SiC與GaN等新型功率半導體，挾此優越性，逐漸進入電動車、電車、產業設備、家電等市場。另一方面，傳統的Si功率半導體則可望以低廉成本與綜合性能等競爭優勢，持續固守市場，面對新型產品的挑戰，並不會有快速世代交替的情況發生。預測今後SiC與GaN等新型產品，與傳統Si功率半導體的交替將進入長期戰，並在過程中開拓可充分發揮其特長的新應用領域。
另一方面，隨著AI模型日益複雜，AI晶片的運算效能成為應用實現的關鍵，吸引全球晶片業者投入發展。而將AI視為重要產業發展方向的中國大陸，亦不會錯過此波發展機會，除了既有晶片業者之外，新創業者亦積極投入AI晶片的研發，在政府政策、創投資金、國內市場的支持下，新創業者逐漸累積技術實力及應用實績，並持續往先進技術發展。2019年10月中國大陸成立的「大基金二期」不僅募集更多來源的資金、擴大資金規模，更將投資重點朝向完善整體供應鏈前進。
台積電亦於2020年表達將在美國亞利桑那州興建一座12吋晶圓廠的意願，該廠預計於2024年完工量產，並以5nm製程生產半導體晶片，月產能初期規畫約為20,000片晶圓，台積電赴美設廠所可能引發的效應值得持續關注。
本書彙整近年半導體產業相關趨勢，並進一步分析產業未來的發展方向，內容涵蓋AI晶片發展、半導體技術發展趨勢、半導體大廠動態等，提供產官學研等相關機構與從業人士作為參考。